ロボティクスにおけるファウンデーションモデル：手法・モデル・データセット・課題・将来の研究方向性に関する包括的レビュー
arXiv cs.RO / 2026/4/20
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要点
- 本記事は、ロボティクスが固定的で単一タスク中心のシステムから、ファウンデーションモデル（FM）により実現される適応的な多目的の汎用エージェントへと移行している流れを概観する。
- 研究の発展は5つのフェーズに整理されており、NLP/CVモデルの初期的な組み込みから、マルチセンソリ一般化や実世界での展開へと至る現在地が示される。
- レビューでは、FMのタイプ（LLM、VFM、VLM、VLA）、ニューラルネットワークのアーキテクチャ、学習パラダイム、知識の取り込み段階、対象となるロボット課題、適用領域を含むきめ細かな分類を行っている。
- 訓練・評価に用いられる公開データセットの整理に加え、現時点の未解決課題と今後の有望な研究方向性について階層的に議論される。
- 本稿は、手法・モデル・データセットに加えて重要なギャップまで含め、領域全体を俯瞰しつつ比較・批判的洞察を提供することを目的としている。
